ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂಬುದು ನಮ್ಮ ಮೂಲ ರೂಪವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹಾಕುವ ಕಲ್ಪನೆ - ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅಭ್ಯಾಸ - ಆಗಿದೆ. ಎರಡು ತೋಳುಗಳು, ಎರಡು ಕಾಲುಗಳು, ಮುಖ ಇರಬಹುದಾದ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ನೋಡಬಹುದಾದ, ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಮೆದುಳು. ಇದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಲುವಾಗಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕ್ರೋಮ್ ಅಲ್ಲ. ಮಾನವ ಆಕಾರವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹ್ಯಾಕ್ ಆಗಿದೆ: ಜಗತ್ತು ಜನರಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಮ್ಮ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತುಗಳು, ಹ್ಯಾಂಡ್ಹೋಲ್ಡ್ಗಳು, ಏಣಿಗಳು, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ರೋಬೋಟ್, ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ಮೊದಲ ದಿನದಂದು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಸೊಗಸಾದ ಪ್ರತಿಮೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಗಂಭೀರ AI ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದರೆ ತುಣುಕುಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನವರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಆಗುತ್ತಿವೆ. 😉
ನೀವು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಿದ AI, ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಥವಾ ಸಹಯೋಗದ ರೋಬೋಟ್ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆ... ಮುಂತಾದ ಪದಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದರೆ, ಈಗ ಏನು-ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸರಳ ಮಾತು, ರಶೀದಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಳತೆಗಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಗೊಂದಲಮಯ ಕೋಷ್ಟಕದೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಎಲೋನ್ ಮಸ್ಕ್ ಅವರ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಎಷ್ಟು ಬೇಗ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ಸಮಯಸೂಚಿಗಳು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೂಲಗಳು, ನೈಜ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು.
🔗 AI ತರಬೇತುದಾರರು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?
ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರ, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗಗಳು.
🔗
ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ವಿವರಿಸಿದೆ
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಅದರ ಮೂಲತತ್ವದಲ್ಲಿ, ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಮೂರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ:
-
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೂಪ - ನಮ್ಮ ದೇಹದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸರಿಸುಮಾರು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ದೇಹದ ಯೋಜನೆ, ಇದರಿಂದ ಅದು ಮೆಟ್ಟಿಲುಗಳನ್ನು ಚಲಿಸಬಹುದು, ಕಪಾಟನ್ನು ತಲುಪಬಹುದು, ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ಚಲಿಸಬಹುದು, ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯಬಹುದು, ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
-
ಸಾಕಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ - AI ಮೋಡದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ತೇಲುತ್ತಿಲ್ಲ; ಅದು ಜಗತ್ತನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ, ಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಭೌತಿಕ ಏಜೆಂಟ್ ಒಳಗೆ ಇದೆ.
-
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ - ಆಧುನಿಕ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಒಂದು ನೀತಿಯು ಕಾರ್ಯಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್ಮೈಂಡ್ನ RT-2 ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆ (VLA) ಮಾದರಿಯ ಅಂಗೀಕೃತ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ [1].
ಸರಳವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂಬುದು ಮಾನವನಂತಹ ದೇಹ ಮತ್ತು ಮೆದುಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಬೋಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಕೆಲಸವಲ್ಲ, ಹಲವು ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ ನೋಡುವುದು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಮಾಡುವುದು - ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು🔧🧠
ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಮುಖವಲ್ಲ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು . ದೀರ್ಘ ಉತ್ತರ:
-
ಮಾನವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಚಲನಶೀಲತೆ - ಮೆಟ್ಟಿಲುಗಳು, ಕ್ಯಾಟ್ವಾಕ್ಗಳು, ಬಿಗಿಯಾದ ಹಜಾರಗಳು, ದ್ವಾರಗಳು, ವಿಚಿತ್ರವಾದ ಮೂಲೆಗಳು. ಮಾನವ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳಗಳ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ರೇಖಾಗಣಿತವಾಗಿದೆ.
-
ಕೌಶಲ್ಯಪೂರ್ಣ ಕುಶಲತೆ - ಎರಡು ಸಮರ್ಥ ಕೈಗಳು, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ಎಂಡ್ ಎಫೆಕ್ಟರ್ನೊಂದಿಗೆ (ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್ಗಳು) ಬಹಳಷ್ಟು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
-
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ - VLA ಮಾದರಿಗಳು ನಕ್ಷೆ ಚಿತ್ರಗಳು + ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಮೋಟಾರ್ ಆಜ್ಞೆಗಳಿಗೆ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ [1].
-
ಸಹಯೋಗದ ಸಿದ್ಧತೆ - ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾದ ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ವೇಗ ಮತ್ತು ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಬಲ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಸಹಯೋಗದ ರೋಬೋಟ್ ಮಾನದಂಡಗಳು (ISO/TS 15066) ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ISO ಸುರಕ್ಷತಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಂದ ಬಂದಿವೆ [2].
-
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡುವಿಕೆ - ಅದೇ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಡೇಟಾ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಿದ ನೀತಿಗಳ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು (ಹೊಸ ಪಿಕ್-ಪ್ಲೇಸ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಫೋರ್ಕ್ಲಿಫ್ಟ್ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ಗಳಿಲ್ಲ) [1].
ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಇನ್ನೂ "ಸುಲಭ ಬಟನ್" ವಿಷಯವಲ್ಲ. ಆದರೆ ಈ ಸಂಯೋಜನೆಯೇ ಆಸಕ್ತಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಲು ಕಾರಣ.
ಸ್ಲೈಡ್ಗಾಗಿ ನೀವು ಕದಿಯಬಹುದಾದ ತ್ವರಿತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 📌
ಹ್ಯೂಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂಬುದು ಮಾನವ-ಆಕಾರದ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು, ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ [1][2].
ರಾಶಿ: ದೇಹ, ಮೆದುಳು, ನಡವಳಿಕೆ
ನೀವು ಮಾನಸಿಕವಾಗಿ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಮೂರು ಪದರಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಡಿಮೆ ನಿಗೂಢವೆಂದು ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ:
-
ದೇಹ - ಆಕ್ಟಿವೇಟರ್ಗಳು, ಕೀಲುಗಳು, ಬ್ಯಾಟರಿ, ಸಂವೇದಕಗಳು. ಸಮತೋಲನ + ಕುಶಲತೆಗಾಗಿ ಇಡೀ ದೇಹದ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಅಥವಾ ಟಾರ್ಕ್-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೀಲುಗಳೊಂದಿಗೆ.
-
ಮೆದುಳು - ಗ್ರಹಿಕೆ + ಯೋಜನೆ + ನಿಯಂತ್ರಣ. ಹೊಸ ತರಂಗವೆಂದರೆ VLA : ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು + ನೈಸರ್ಗಿಕ-ಭಾಷಾ ಗುರಿಗಳು → ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಉಪ-ಯೋಜನೆಗಳು (RT-2 ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಗಿದೆ) [1].
-
ನಡವಳಿಕೆ - ಪಿಕ್-ವಿಂಗಡಣೆ, ಲೈನ್ಸೈಡ್ ಡೆಲಿವರಿ, ಟೋಟ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ರೋಬೋಟ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಆಫ್ಗಳಂತಹ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ನೈಜ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು WMS/MES ಗೆ ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡುವ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಲೇಯರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸುತ್ತುವರಿಯುತ್ತವೆ ಆದ್ದರಿಂದ ರೋಬೋಟ್ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ [5].
ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಕೆಲಸ ಕಲಿಯುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಂತೆ ಇದನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ: ನೋಡಿ, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಯೋಜಿಸಿ, ಮಾಡಿ - ನಂತರ ನಾಳೆ ಅದನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಿ.
ಇಂದು ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಳ 🏭📦
ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಗುರಿಯಾಗಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅವು ಕೇವಲ ಲ್ಯಾಬ್ ಡೆಮೊಗಳಲ್ಲ:
-
ಗೋದಾಮು ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ - ಟೋಟ್ ಚಲನೆ, ಪ್ಯಾಲೆಟ್-ಟು-ಕನ್ವೇಯರ್ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆದರೆ ಬದಲಾಗುವ ಬಫರ್ ಕಾರ್ಯಗಳು; ಮಾರಾಟಗಾರರು ಕ್ಲೌಡ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪೈಲಟ್ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು WMS ನೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ವೇಗದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತಾರೆ [5].
-
ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಉತ್ಪಾದನೆ - ಮರ್ಸಿಡಿಸ್-ಬೆನ್ಜ್ನಲ್ಲಿ ಆಪ್ಟ್ರೋನಿಕ್ನ ಅಪೊಲೊ ಹೊಂದಿರುವ ಪೈಲಟ್ಗಳು ತಪಾಸಣೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ಆರಂಭಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಟೆಲಿಆಪರೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ನಂತರ ದೃಢವಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಯಿತು [4].
-
ಮುಂದುವರಿದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ - ರಕ್ತಸ್ರಾವದ ಅಂಚಿನ ಚಲನಶೀಲತೆ/ಕುಶಲತೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ (ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ) ಸೋರಿಕೆಯಾಗುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಲೇ ಇದೆ.
ಮಿನಿ-ಕೇಸ್ ಮಾದರಿ (ನಿಜವಾದ ಪೈಲಟ್ಗಳಿಂದ): ಕಿರಿದಾದ ಲೈನ್ಸೈಡ್ ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ಘಟಕ ಶಟಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಟೆಲಿಆಪ್/ಸಹಾಯದ ಡೆಮೊಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; ಸಹಯೋಗದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಹೊದಿಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಬಲಗಳು/ವೇಗಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ; ನಂತರ ಪಕ್ಕದ ನಿಲ್ದಾಣಗಳಿಗೆ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಇದು ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ [2][4].
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ 🧩
ಕಲಿಕೆ ಒಂದೇ ಅಲ್ಲ:
-
ಅನುಕರಣೆ ಮತ್ತು ದೂರ-ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ - ಮಾನವರು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತಾರೆ (VR/ಕೈನೆಸ್ಥೆಟಿಕ್/ಟೆಲಿಯೋಪ್), ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಗಾಗಿ ಬೀಜ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹಲವಾರು ಪೈಲಟ್ಗಳು ಟೆಲಿಯೋಪ್-ನೆರವಿನ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ದೃಢವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ [4].
-
ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ & ಸಿಮ್-ಟು-ರಿಯಲ್ - ಡೊಮೇನ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರದೊಂದಿಗೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನೀತಿಗಳು; ಚಲನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಗೆ ಇನ್ನೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
-
ವಿಷನ್-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು - RT-2-ಶೈಲಿಯ ನೀತಿಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಫ್ರೇಮ್ಗಳು + ಪಠ್ಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ವೆಬ್ ಜ್ಞಾನವು ಭೌತಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ [1].
ಸರಳ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ: ಅದನ್ನು ತೋರಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿ, ಅದರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಿ - ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.
ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ: ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು 🛟
ಜನರ ಬಳಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಇಂದಿನ ಪ್ರಚಾರಕ್ಕಿಂತ ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪಡೆದಿವೆ. ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎರಡು ಆಧಾರಗಳು:
-
ISO/TS 15066 - ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು (ವೇಗ ಮತ್ತು ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಬಲ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ಮಾನವ-ದೇಹ ಸಂಪರ್ಕ ಮಿತಿಗಳು [2] ಸೇರಿದಂತೆ ಸಹಯೋಗದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ.
-
NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು - ರೋಬೋಟ್ನ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಬಂದಾಗ ನೀವು ಡೇಟಾ, ಮಾದರಿ ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ನಡವಳಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಆಡಳಿತ ಪ್ಲೇಬುಕ್ (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE).
TL;DR - ಉತ್ತಮ ಡೆಮೊಗಳು ತಂಪಾಗಿವೆ; ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತವು ತಂಪಾಗಿದೆ.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಯಾರು ಏನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಯಾರಿಗಾಗಿ 🧾
(ಅಸಮಾನ ಅಂತರ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಮಾನವೀಯ, ಸ್ವಲ್ಪ ಗೊಂದಲಮಯ.)
| ಉಪಕರಣ / ರೋಬೋಟ್ | ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ಬೆಲೆ / ಪ್ರವೇಶ | ಅದು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
|---|---|---|---|
| ಚುರುಕುತನ ಅಂಕೆ | ವೇರ್ಹೌಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, 3PLಗಳು; ಟೋಟ್/ಬಾಕ್ಸ್ ಚಲನೆಗಳು | ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳು/ಪೈಲಟ್ಗಳು | ತ್ವರಿತ WMS/MES ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಸಮಯ-ಪೈಲಟ್ಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶ-ನಿರ್ಮಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಜೊತೆಗೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಲೇಯರ್ [5]. |
| ಅಪ್ಟ್ರೋನಿಕ್ ಅಪೊಲೊ | ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ತಂಡಗಳು | ದೊಡ್ಡ OEM ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪೈಲಟ್ಗಳು | ಮಾನವ-ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿನ್ಯಾಸ, ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ-ಬ್ಯಾಟರಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆ; ಪೈಲಟ್ಗಳು ಲೈನ್ಸೈಡ್ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ತಪಾಸಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ [4]. |
| ಟೆಸ್ಲಾ ಆಪ್ಟಿಮಸ್ | ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಕುರಿತು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ | ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ | ಪುನರಾವರ್ತಿತ/ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ (ಆರಂಭಿಕ ಹಂತ, ಆಂತರಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ) ಸಮತೋಲನ, ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ. |
| ಬಿಡಿ ಅಟ್ಲಾಸ್ | ಮುಂದುವರಿದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: ಚಲನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯ ಗಡಿನಾಡು | ವಾಣಿಜ್ಯವಲ್ಲ | ಇಡೀ ದೇಹದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಚುರುಕುತನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ; ನಂತರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ವಿನ್ಯಾಸ/ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. |
(ಹೌದು, ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಿಗೆ ಸುಸ್ವಾಗತ.)
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ ಏನು ನೋಡಬೇಕು 🧭
-
ಇಂದಿನ ಕಾರ್ಯ vs. ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ - ಇದು ಈ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಟಾಪ್ 2 ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದೇ, ಕೇವಲ ತಂಪಾದ ಡೆಮೊ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ.
-
ಸುರಕ್ಷತಾ ಪ್ರಕರಣ - ISO ಸಹಯೋಗದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು (ವೇಗ-ಮತ್ತು-ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ, ಶಕ್ತಿ-ಮತ್ತು-ಬಲದ ಮಿತಿಗಳು) ನಿಮ್ಮ ಕೋಶಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಆಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಕೇಳಿ [2].
-
ಏಕೀಕರಣ ಹೊರೆ - ಅದು ನಿಮ್ಮ WMS/MES ಅನ್ನು ಮಾತನಾಡುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅಪ್ಟೈಮ್ ಮತ್ತು ಸೆಲ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಯಾರು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ; ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪಾಲುದಾರ ಏಕೀಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ನೋಡಿ [5].
-
ಕಲಿಕೆಯ ಲೂಪ್ - ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಫ್ಲೀಟ್ನಾದ್ಯಂತ ಹೇಗೆ ಹೊರತರಲಾಗುತ್ತದೆ.
-
ಸೇವಾ ಮಾದರಿ - ಪೈಲಟ್ ನಿಯಮಗಳು, MTBF, ಬಿಡಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ದೂರಸ್ಥ ರೋಗನಿರ್ಣಯ.
-
ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ - ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಯಾರು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು RMF-ಜೋಡಿಸಿದ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ [3].
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪುರಾಣಗಳು, ನಯವಾಗಿ ಬಿಚ್ಚಿಡಿ 🧵
-
"ಹುಮನಾಯ್ಡ್ಗಳು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ಕಾಸ್ಪ್ಲೇ ಆಗಿವೆ." ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಚಕ್ರಗಳಿರುವ ಬಾಟ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮೆಟ್ಟಿಲುಗಳು, ಏಣಿಗಳು ಅಥವಾ ಕೈ ಉಪಕರಣಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ, ಮಾನವನಂತಹ ದೇಹದ ಯೋಜನೆಯು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ, ಫ್ಲೇರ್ ಅಲ್ಲ.
-
"ಇದೆಲ್ಲವೂ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ AI, ಯಾವುದೇ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವಿಲ್ಲ." ನೈಜ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಸ್ಥಿತಿ ಅಂದಾಜು, ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕಲಿತ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತವೆ; ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ [1].
-
"ಡೆಮೊ ನಂತರ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ತಾನಾಗಿಯೇ ಸರಿಯಾಗುತ್ತದೆ." ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ. ಸುರಕ್ಷತೆಯು ನೀವು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮಾನದಂಡಗಳು ಒಂದು ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ [2].
ಗಡಿನಾಡಿನ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರವಾಸ 🚀
-
ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ -ಸಾಂದ್ರವಾದ, ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ ರೂಪಾಂತರಗಳ VLA ಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಭಾರವಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಹೈಬ್ರಿಡ್/ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ [1].
-
ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪೈಲಟ್ಗಳು - ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ವಾಹನ ತಯಾರಕರು ಹುಮನಾಯ್ಡ್ಗಳು ಮೊದಲು ಹತೋಟಿಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ರಚಿಸುತ್ತವೆ (ವಸ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ, ತಪಾಸಣೆ) ಮತ್ತು ಮೊದಲ ದಿನದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಟೆಲಿಆಪ್-ನೆರವಿನ ತರಬೇತಿಯೊಂದಿಗೆ ತನಿಖೆ ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ [4].
-
ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸುವ ಮಾನದಂಡಗಳು - ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯ ಸೂಟ್ಗಳು ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ [1].
ಅದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಆಶಾವಾದದಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದ್ದರೆ - ಅದೇ. ಪ್ರಗತಿ ಗಂಟು. ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯ.
"ಹ್ಯೂಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವು ರಸ್ತೆ ನಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ 🌍
ಇದು ಒಂದು ಒಮ್ಮುಖಕ್ಕೆ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ಲೇಬಲ್: ಮಾನವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ರೋಬೋಟ್ಗಳು, "3 ನೇ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ನೀಲಿ ಬಿನ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ, ನಂತರ ಟಾರ್ಕ್ ವ್ರೆಂಚ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ" ಮತ್ತು ಕೇವಲ... ನಂತಹ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ. ನೀವು ಜನರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅನ್ನು VLA- ಶೈಲಿಯ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗದ-ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ಉತ್ಪನ್ನದ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿಸ್ತೀರ್ಣವು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ [1][2][5].
ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ಅಥವಾ ತಂಗಾಳಿಯು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಓದಲಿಲ್ಲ 😅
-
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI = ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ, ಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಕಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾನವ ಆಕಾರದ ಯಂತ್ರಗಳು.
-
ಆಧುನಿಕ ಉತ್ತೇಜನವು VLA ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಭೌತಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳವರೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ [1].
-
ಗೋದಾಮು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ ಪರಿಕರಗಳ ತಯಾರಿಕೆ ಅಥವಾ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಮುರಿಯುವುದು [2][4][5].
ಇದು ಅಷ್ಟು ಸುಲಭವಲ್ಲ. ಆದರೆ ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಮೊದಲ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆರಿಸಿದರೆ, ಕೋಶವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಗುನುಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಉಪಯುಕ್ತತೆಯು ನೀವು ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಬೇಗ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಪ್ಲಂಬಿಂಗ್, ಪ್ಲಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪಾಲಿಶ್ - ಜೊತೆಗೆ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹಾರ್ಡ್-ಕೋಡ್ ಮಾಡದ ಕೆಲಸವನ್ನು ರೋಬೋಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಕೆಲವು ಕ್ಷಣಗಳ ಆನಂದ. ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಎಲ್ಲರೂ ಉಸಿರುಗಟ್ಟಿಸಿ, ನಂತರ ಚಪ್ಪಾಳೆ ತಟ್ಟುವಂತೆ ಮಾಡುವ ವಿಚಿತ್ರವಾದ ಉಳಿತಾಯ. ಅದು ಪ್ರಗತಿ. 🤝🤖
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್ಮೈಂಡ್ - ಆರ್ಟಿ-2 (ವಿಎಲ್ಎ ಮಾದರಿ) : ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
-
ISO - ಸಹಕಾರಿ ರೋಬೋಟ್ ಸುರಕ್ಷತೆ : ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
-
NIST - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು : ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
-
ರಾಯಿಟರ್ಸ್ - ಮರ್ಸಿಡಿಸ್-ಬೆನ್ಜ್ × ಅಪ್ಟ್ರೋನಿಕ್ ಪೈಲಟ್ಗಳು : ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
-
ಚುರುಕುತನ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ - ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ : ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ